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Zhanting Zhou
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新的TRU框架增强了多模态推荐系统中数据的遗忘能力
研究人员开发了一个名为定向反向更新（TRU）的新框架，以提高从多模态推荐系统（MRS）中遗忘数据的效率。当前的MRS遗忘方法应用统一的反向操作，但由于删除数据的影响在不同模型组件（如排序行为、模态分支和特定模块）之间的分布不均，因此效果不佳。TRU通过实施定向干预来解决这个问题：一个排序融合门控、分支模态缩放以及容量感知参数选择，将更新定位到敏感模块。实验表明，与现有方法相比，TRU实现了更好的保留-遗忘权衡和更快的收敛速度，并具有强…
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FedIA 提升了联邦图学习在跨域的鲁棒性
研究人员开发了 FedIA，一种新颖的聚合方法，旨在提高联邦图学习（FGL）在不同域之间的鲁棒性。该方法解决了 FGL 中客户端更新在服务器聚合过程中可能分散和稀释重要信号的关键问题，尤其是在社交网络等图结构数据中。FedIA 采用重要性掩码来识别和保留共享的高幅度坐标支持，以及贡献感知动量加权来平衡此支持内的客户端贡献，所有这些操作都无需共享原始图数据。